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狗剩和翠花
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8f9fb889
编写于
6月 28, 2018
作者:
X
Xin Pan
提交者:
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6月 28, 2018
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doc/fluid/howto/optimization/timeline_cn.md
doc/fluid/howto/optimization/timeline_cn.md
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doc/fluid/howto/optimization/timeline_en.md
doc/fluid/howto/optimization/timeline_en.md
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未找到文件。
doc/fluid/howto/optimization/timeline_cn.md
0 → 100644
浏览文件 @
8f9fb889
# 如何使用timeline工具做性能分析
1.
在训练的主循环外加上
`with profiler.profiler(...)`
。运行之后,代码会在
`/tmp/profile`
目录下生成一个profile的记录文件。
**提示:**
请不要在timeline记录信息时运行太多次迭代,因为timeline中的记录数量和迭代次数是成正比的。
```python
with profiler.profiler('All', 'total', '/tmp/profile') as prof:
for pass_id in range(pass_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
exe.run(fluid.default_main_program(),
feed=feeder.feed(data),
fetch_list=[])
...
```
1.
运行
`python paddle/tools/timeline.py`
来处理
`/tmp/profile`
,这个程序默认会生成一个
`/tmp/timeline`
文件,你也可以用命令行参数来修改这个路径,请参考
[
timeline.py
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/tools/timeline.py
)
。
1.
打开chrome浏览器,访问
<chrome:
//
tracing
/>
,用
`load`
按钮来加载生成的
`timeline`
文件。
![chrome tracing](./tracing.jpeg)
1.
结果如下图所示,可以放到来查看timetime的细节信息。
![chrome timeline](./timeline.jpeg)
doc/fluid/howto/optimization/timeline.md
→
doc/fluid/howto/optimization/timeline
_en
.md
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